台大-机器学习基石第23页

2022年最全网络安全面试题汇总

1、平时测试是怎么做的（给个目标、给个域名这类嘛）2、一个登录框大概怎么测试3、进入后台大概干什么4、文件上传绕过5、拿个一个shell一般会怎么做6、拿到一个shell怎么进行信息收集7、nmap可以直接扫内网嘛或者说

不是程序媛ya·2022-12-29 11:10

机器学习基石-The VC Dimension

大纲DefinitionofVCdimension1回顾首先，我们知道如果一个假设空间H有breakpointk，那么它的成长函数是有界的，它的上界称为Boundfunction。根据数学归纳法，Boundfunction也是有界的，且上界为Nk−1。从下面的表格可以看出，O(Nk−1)比B(N,k)松弛很多。根据上节课的推导，VCBound可以转化为如果假设的成长函数mH(N存在breakpoi

遇见更好的自己·2022-12-28 12:56

林轩田《机器学习基石》（七）—— The VC dimension

首先明确：Generalization是“举一反三”的能力。什么是？答：未来测试表现与我们现在的表现是类似的。上一次我们说到，如果N足够大，且有breakpoint，那么对于breakpointk来说，有我们是否可以利用最右端的呢？答案是肯定的，可以发现因此，时候，我们有由于我们一开始在解决“两个问题”的时候已经假设N够大（之前已经讲过什么是“两个问题”，一会儿还会再复习一下，现在就先默认），所以

不抱我起来就没法医治·2022-12-28 12:55

【机器学习基石】VC dimension（七）

本文整理自台湾大学林轩田的《机器学习基石》1.VCdimension的定义∙\bullet∙首

世一渔·2022-12-28 12:24

机器学习 | 台大林轩田机器学习基石课程笔记7 --- The VC Dimension

课程主页课程视频和PPT前几节课着重介绍了机器能够学习的条件并做了详细的推导和解释。机器能够学习必须满足两个条件：假设空间H的SizeM是有限大的，即当N(D的大小)足够大时，那么对于假设空间中任意一个假设h，有.利用演算法A从假设空间H中，挑选一个最好的h，记为g，使得,则。这两个条件，正好对应着test和trian两个过程。train的目的是使损失期望;；test的目的是使将算法用到新的样本时

CoreJT·2022-12-28 12:22

机器学习基石 - The VC Dimension

机器学习基石上(MachineLearningFoundations)—MathematicalFoundationsHsuan-TienLin,林轩田，副教授(AssociateProfessor)，

纫秋兰以为佩·2022-12-28 12:52

林轩田机器学习基石Lecture 7:The_VC_Dimension

@Lecture7:The_VC_Dimension上节课讲到mH会被N的多项式bound住，N的多项式又会小于N的k-1次方，因此坏事情（H的Ein和Eout离得很远）发生的概率会被bound住DefifinitionofVCDimensionVCDimension的定义，即最小的breakpoint-1,也就是能H可以shatter的最大的点的数量也就是说好的H，是有breakpoint的，是

qq_42580910·2022-12-28 12:21

林轩田机器学习基石心得7：The VC Dimension

该文章为本人观看视频心得，详细笔记可前往：http://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/711912320.前言前一课中着重介绍了机器能够学习的条件并做了详细的推导和解释。机器学习可行需要满足两个条件：-Ein≈Eout-Ein≈0上次课引入了breakpoint，并推导出只要breakpoint存在，则M有上界，一定存在Ein≈Eout这次课主要

Augus_Xu·2022-12-28 12:51

机器学习基石 Lecture7: The VC Dimension

机器学习基石Lecture7:TheVCDimensionDefinitionofVCDimensionVCDimensionofPerceptronsPhysicalIntuitionofVCDimensionInterpretingVCDimensionDefinitionofVCDimension

无所知·2022-12-28 12:20

台湾国立大学（林轩田）《机器学习基石》（第7-8讲）VC Dimension ，Noise and Error

class.coursera.org/ntumlone-001/class课件讲义：http://download.csdn.net/download/malele4th/10208897注明：文中图片来自《机器学习基石

九方先生·2022-12-28 12:50

林轩田《机器学习基石》课程笔记第七章-VC Dimension

林轩田《机器学习基石》课程笔记7-VCDimension一、概念VCDimension就是某假设集H能够shatter的最多的input的个数，即最大完全正确的分类能力。

f_jiaqi·2022-12-28 12:19

【台大林轩田《机器学习基石》笔记】Lecture 7——The VC Dimension

文章目录Lecture7:TheVCDimensionDefinitionofVCDimensionVCDimensionofPerceptronsPhysicalIntuitionofVCDimensionInterpretingVCDimensionLecture7:TheVCDimensionDefinitionofVCDimension定义：VCDimensiondvc=k−1d_{vc}

T1en·2022-12-28 12:19

《机器学习基石》学习笔记 7 The VC Dimension

前几节课着重介绍了机器能够学习的条件并做了详细的推导和解释。机器能够学习必须满足两个条件：假设空间H的SizeM是有限的，即当N足够大的时候，那么对于假设空间中任意一个假设g，Eout≈EinE_{out}\approxE_{in}Eout≈Ein。利用算法A从假设空间H中，挑选一个g，使Ein(g)≈0E_{in}(g)\approx0Ein(g)≈0，则Eout≈0E_{out}\approx

coyote_xujie·2022-12-28 12:48

机器学习基石第七讲：the vc dimension

博客已经迁移至Marcovaldo’sblog(http://marcovaldong.github.io/)机器学习基石第七讲主要介绍了VCdimension，笔记整理在下面。

Marcovaldo·2022-12-28 12:18

机器学习基石 7.4 Interpreting VC Dimension

文章目录VCBoundRephrase:PenaltyforModelComplexityTHEVCMessageVCBoundRephrase:SampleComplexityLoosenessofVCBoundFunTimeVCBoundRephrase:PenaltyforModelComplexityVCBound：改述：好事情发生（GOOD）gen.error：generalizatio

我成为一只小羊·2022-12-28 12:18

机器学习基石 7.2 VC Dimension of Perceptrons

文章目录2DPLARevisitedVCDimensionofPerceptronsExtraFunTime$d_{VC}\geqslantd+1$CanWeShatter$X$?ExtraFunTime$d_{VC}\leqslantd+1$2DPLARevisitedVCDimensionofPerceptrons要证明这个事情分为两步：ExtraFunTime如何证明dVC⩾d+1d_{VC

我成为一只小羊·2022-12-28 12:48

机器学习基石 7.3 Physical Intuition of VC Dimension

文章目录DegreesofFreedomTwoOldFriends$M$and$d_{VC}$FunTimeDegreesofFreedomd+1d+1d+1实际上是perceptron的维度。w\mathbf{w}w代表了hypothesis的自由度。hypothesis的大小M=∣H∣M=|\mathcal{H}|M=∣H∣模拟了自由度。dVC=d+1d_{VC}=d+1dVC=d+1代表了有

我成为一只小羊·2022-12-28 12:48

机器学习基石 7.1 Definition of VC Dimension

文章目录VCDimensionTheFourVCDimensionsVCDimensionandLearningFunTimeVCDimension最大的non-breakpoint的正式名称：VCDimension，记为dVCd_{VC}dVC。TheFourVCDimensions好的hypothesisset的dVCd_{VC}dVC是有限的。VCDimensionandLearningFu

我成为一只小羊·2022-12-28 12:47

机器学习基石1（ML基本概念和VC dimension）

文章目录一、什么是机器学习?二、什么时候可以使用机器学习?三、感知机perceptron四、机器学习的输入形式五、机器真的可以学习吗？六、vcdimension一、什么是机器学习?其实第一个问题和第二个问题是穿插到一块儿回答的，首先机器学习要解决的是常规的if-else类编程无法解决的问题，也就是说我们的if-else无法涵盖到所有的情况（即，输入程序的数据分布是不可知的）。有如下问题：给定一个有

圆月弯刀鞘·2022-12-28 12:17

Coursera机器学习+deeplearning.ai+斯坦福CS231n

日志20170410Coursera机器学习2017.11.28updatedeeplearning台大的机器学习课程：台湾大学林轩田和李宏毅机器学习课程Coursera机器学习Week5：NeuralNetworks

weixin_34005042·2022-12-26 07:34

基于物联网技术的校园智慧消防管理平台-Susie 周

1、背景近年来，校园火灾频频发生：山东烟台大学两人烧伤、东北师范大学500学生被困、中国传媒大学1学生被困、俄罗斯人民友谊大学41名外国留学生死亡200人受伤、中国地质大学（武汉）宿舍起火，幸无人伤亡.

Acrel18701808662·2022-12-24 00:46

Transformer模型详解

Transformer模型详解参考自台大李宏毅老师课件Transformer模型是谷歌大脑在2017年底发表的论文AttentionIsAllYouNeed[1]中所提出seq2seq模型。

胡小涛·2022-12-23 18:11

飞桨【李宏毅机器学习特训营】心得记录

【李宏毅机器学习特训营】心得记录百度paddle训练营的机器学习课程，是由台大教授李宏毅正式授权的，全网最新最全系列AI课程视频，有中文字幕、配套专属课程作业，在线助教答疑的入门课程课程链接：https

€M@ichelle&·2022-12-23 01:29

【机器学习】白板公式推导-1-书籍&视频

介绍书籍列表频率派-统计机器学习统计学习方法-李航ESL贝叶斯派-概率图模型模式识别与机器学习（PRML）-ChristopherM.BishopMLAPP其他机器学习（西瓜书）-周志华深度学习（花书）视频列表机器学习基石

暖焱·2022-12-20 17:01

37手游云平台基于Flink+Hologres大数据建设实践

主要内容包括：37云平台大数据建设背景37云平台大数据建设方案应用实践未来规划作者：史飞翔37手游大数据平台资深开发工程师公司介绍37手游是37互娱的子公司，主要负责运营，也就是发行业务。

aliyunhologres·2022-12-17 14:57

模式识别系列（一）感知器算法（PLA）

）2.1权重向量和特征向量到分类面的距离2.2PLA的原理和流程2.3PLA的收敛性证明3.不可分数据的优化方式写在前头本系列博客主要是对我大三这一年学到的知识整理，参考课程的ppt和林轩田老师的机器学习基石

人工小智障·2022-12-16 13:49

大数据分析虚拟仿真系统建设方案

大数据采集平台大数据采集平台采用采用图形用户界面，通过输入网页信息，快速抓取网页上文本、链接、图片、视频、文档文件等各类型数据大数据挖掘建模平台大数据挖掘建模平台：无需编程，通过拖拽式进行操作，以

泰迪智能科技·2022-12-15 22:25

【考研经验】一战浙大二战电子科大的计算机考研幸福生活（2018版）

基本介绍先说下我的考研情况，我是13级的，本科烟台大学信息与计算科学专业。去年一战浙大，分数太丢人就不说了，今年放弃他浙了（浙大今年人数又炸了），所幸二战电科上了。

计算机与软件考研·2022-12-15 17:08

浅谈Transformer模型细节

参考台大李宏毅：机器学习2021Transformer的直观理解Transformer本质上是一个seq2seq的模型，最早由《attentionisallyouneed》提出，实际上是由编码和解码结构共同组成

hjc2020·2022-12-15 07:08

2008央视春晚：怎一个滥字了得？！

陪着父母硬着头皮看完了央视2008春晚，不由得暗自庆幸自己不在现场，否则必定会冲上舞台大吐特吐。对于本次央视春晚，要用一个字形容的话，就是“滥”！要用两个字形容的话，就是“很滥”！

jackjoy·2022-12-13 22:23

【(强推)李宏毅2021/2022春机器学习课程】专栏汇总

视频学习21年笔记深度学习（李宏毅）--一个好的博客合集[机器学习入门]经典台大李宏毅机器学习课程从这里开始–别人整理的合集！又找到一个好的博客合集--李宏毅深度学习笔记

I"ll carry you·2022-12-13 17:40

深度学习入门之GRU

目录1.什么是GRU2.GRU浅析2.1GRU的输入输出结构2.2GRU的内部结构原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32481747这里的内容是对台大李宏毅老师课程视频的一些记录以及自己的一些整理和思考

赵孝正·2022-12-13 10:06

keras实现-台大李宏毅深度学习作业HW3-基于CNN（卷积神经网络）的面部表情识别

一、项目说明：卷积神经网络（CNN）在图像识别中已经获得了很大的进展，此项目旨在使用TensorFlow的keras接口来搭建CNN模型，来体验一下CNN的作用。对已有的数据集train.csv,训练处一个分类模型，然后用该模型来判断每一个样本图片的表情。数据集介绍：（1）该数据集为一个CSV文件，是一个28710行,2305列的数据。（2）第一行为描述信息，“label“和“feature“，剩

人工智能（篮球方向）·2022-12-12 09:09

RNN——循环神经网络

资料来源：台大李宏毅2020机器学习深度学习课程目录RecurrentNeuralNetwork`一、引入``二、RNN``RNNExample``RNN获得的效果``两种不同的RNN变形``双向RNN

yuemo3353009·2022-12-11 22:48

台大李宏毅老师——深度学习课程笔记五（Deep Learning BackPropagation)

文章目录IntroductionNeuralNetworkBackpropagationIntroductionDeepLearning的神经网络就是一个functionNeuralNetwork现在用的激活函数已经是tanh或者leakyRelu了。ResNet用了特殊的结构，不是单纯的叠加层数其实本质用的MatrixOperation。但是我现在想不起来batch是怎么做运算的。batch应该

大叔爱学习.·2022-12-11 18:52

机器学习之深度学习

本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结。一、主要内容topic1深度神经网络结构从类神经网络结构中我们已经发现了神经网络中的每一层实际上都是对前一层进行的特征转换，也就是特征抽取。

aoe41606·2022-12-11 16:09

MATLAB学习笔记之矩阵和数组1.1(mathematic)

注:本文章前置知识为台大MATLAB学习笔记(一)1.1编号意味着从属于系列一的第一篇文章.1.数组与矩阵的结构变换2.矩阵与数组的运算2.1运算符+-加减*'.*乘转置点乘\.\左除点~/.

吃小花的魔王·2022-12-11 15:16

李宏毅《机器学习》国语课程(2022)来了

很多人选择的机器学习入门学习材料都是李宏毅老师的台大公开课视频。今年李宏毅老师开设一门新的机器学习机器学习课程，涵盖最新热门主题，非常值得关注！

Python数据挖掘·2022-12-11 09:20

工业机器人——4 正运动学（台大机器人学学习笔记）

前面几篇文章，我们对于如何描述刚体的运动状态进行了具体的讲解，今天开始我们学习机械手臂的正向运动学。1）定义运动学（kinematics）：讨论运动状态的本身，不涉及产生运动的力。具体描述就是位置，速度，加速度和时间之间的关系；对应到到移动和转动，就是位置/姿态，速度/角速度，加速度/角加速度。动力学：讨论力/力矩如何产生运动，什么样的力会产生什么样的运动。一般采用三个方法处理这个问题；牛顿第二运

努力的小鱼ing*cium·2022-12-09 19:01

340页11万字智慧政务大数据资源平台大数据底座数据治理建设方案

目录第一章项目概况1.1项目名称1.2项目单位1.3项目建设依据1.4项目建设内容和目标1.4.1建设内容1.4.2建设目标1.5项目投资估算及建设周期1.5.1项目投资估算1.5.2服务周期第二章现状2.1项目单位概况2.1.1单位职责、内设及下属机构、人员编制和业务情况2.1.2拟建项目与项目单位职责、业务的关系2.2信息化现状2.2.1本单位或本领域信息化建设的整体框

数字化方案·2022-12-08 09:38

初识深度学习（Deep Learning）——深度学习框架、步骤和内容简介

在根据台大李宏毅教授《1天搞懂深度学习》和其他相关学习资料后进行了整理，以下为学习成果，不当之处敬请指出。

Ivy_law·2022-12-07 17:44

开源测试工具 JMeter 介绍 - 物联网大并发测试实战 01

随着设备规模的不断增长和业务逻辑的愈发复杂，物联网平台在正式上线前，需要通过对平台大量接入设备时的可用性和可靠性进行验证以确保系统质量。物联网性能测试的价值与必要性因此逐渐凸显。

EMQX·2022-12-07 08:53

Transformer——台大李宏毅详讲Transformer

TransformerEncoderDecoderDecoder整体逻辑non-autoregressiveDecoder中的CrossAttention训练Seq2seq的一些Tips老师讲的超级棒，激动哭了：视频链接：台大李宏毅

Irving.Gao·2022-12-06 07:01

物联网国赛AIOT智能家居系统部署

前言8月刚刚结束的物联网国赛中首次出现AIOT部署智能家居系统，由于6月新大陆AIOT平台大更新，新版智能家居部署文档过长，且没有相关更好的教学，特制此文章。

暮川OvO·2022-12-05 19:14

一文说清AI智能平台

►►►一、AI平台产品分类AI平台大致可以分为AI开发平台和AI支撑平台（名字是小李瞎起的）两类。1.

人工智能学家·2022-12-03 18:09

GAN完整理论推导与实现

在本文中，我们将从原论文出发，借助Goodfellow在NIPS2016的演讲和台大李宏毅的解释，而完成原GAN的推导与证明。

张筱竼·2022-12-03 03:53

Attention,Transformer知识梳理

我看了吴恩达老师的序列模型课程和台大李宏毅老师的课程，他们的课程都提到了Atention的内容，吴

怕哈子怕胆子要放大·2022-11-30 16:12

机器学习基石笔记（一）：学习的问题

文章目录Lecture1TheLearningProblemCourseIntroductionWhatisMachineLearningKeyEssenceofMachineLearningFunTimeApplicationsofMachineLearningFunTimeComponentsofMachineLearningBasicNotationsFunTimeMachineLearni

夜是故乡明·2022-11-29 11:20

机器学习基石课程学习笔记(一)：机器学习的组成

CompoentsofLearning场景描述：银行需要给借贷者办理一张信用卡，银行需要判断借贷者拿到信用卡啊后会好好使用还是会欠债不还。以上是用抽象化的符号来表示机器学习：输入：X（用户申请信用卡时填写的个人信息）输出：Y（要不要给借贷者办理卡）目标函数fX->Y：未知的将X到Y的映射，也就是需要通过机器学习去拟合的函数dataD{（x1,y1）,(x2,y2),…}：银行收集的不同用户的资料，

Mr . 孤独患者·2022-11-29 11:38

BERT学习笔记(2)——Transformer

由于我没有读过原论文，该博客写的内容几乎来自于李宏毅老师的Transformer课程，链接在这里：《台大李宏毅21年机器学习课程self-attention和transformer》。

野指针小李·2022-11-28 11:00

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